A Multicomponent Intervention to Reduce Screen Time Among Children Aged 2-5 Years in Chandigarh, North India: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Excessive digital screen exposure (≥1 hour per day) is associated with limited growth and development in children. OBJECTIVE: This study aims to develop and assess a multicomponent intervention program's effectiveness in reducing excessive screen time among children aged 2-5 years. METHODS: A theory-based multicomponent intervention known as Program to Lower Unwanted Media Screens (PLUMS) at the household level has been developed. It is based on the social cognitive theory for children and self-determination theory for caregivers. After pretesting, a randomized control trial will be conducted to assess this intervention's effectiveness among healthy children aged 2-5 (±3 months) years and their primary caregivers who have at least one digital media gadget at home in zone three of Chandigarh (population of 2,730,035). A sample size of 428 children is estimated per arm. PLUMS includes disseminating specific information, education, communication in the form of videos and posters to the primary caregivers, and conducting motivational interviewing as and when needed. Children will be provided suggestions for playful activities as alternatives to digital media gadgets. The primary outcome is the mean change in the duration of screen time, and secondary outcomes are sleep duration and patterns, emotional-behavioral problems, and level of physical activity of the children. Per-protocol and intention-to-treat analyses will be conducted using SPSS for Macintosh, Version 25.0. RESULTS: The intervention package will be disseminated once a week for 8 weeks to the participants via the caregivers' preferred means of communication. The endline assessment will be done immediately postintervention and after the 6 months of follow-up. The Institute's ethics committee, Postgraduate Institute of Medical Education and Research, Chandigarh, India, has approved this study (INT/IEC/2019/000711). The Indian Council of Medical Research, New Delhi (3/1/3/Next-100/JRF-2015/HRD), and PGIMER, Chandigarh (71/2-Edu-16/92, Dated 08/01/2018) funded this study. CONCLUSIONS: PLUMS might be effective in reducing excessive screen time among children aged 2-5 years in a North Indian Union Territory. TRIAL REGISTRATION: Clinical Trial Registry India CTRI/2017/09/009761; https://tinyurl.com/53q6dpjs. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/24106.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».